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広告の制作担当から出る媒体ごとの入稿規定の質問に、掲載日に効く版の該当箇所を引用して答える

実装ステータス:構成例 技術的に実現可能な構成として設計したもの。自社未検証

制作担当やデザイナーから出る「この枠は何ピクセルか」「タイトルは何文字までか」「入稿の締切はいつか」の質問に、媒体の入稿規定から該当箇所を探し、掲載日に効く版を示して引用付きで答えます。規定で決まらないものは媒体担当へ回します。

サマリー
生成AI
Gemini
AIサービス
Azure AI/Google Vertex AI/OpenSearch
連携・自動化
Python
対象業界
EC/小売/広告
対象部門
マーケティング
対象業務
問い合わせ対応/情報検索
主な課題
問い合わせが多い/情報が見つからない/確認ミスが多い
AIで行う処理
検索(RAG)
主な効果
品質標準化/対応スピード向上/検索時間短縮
導入難易度
★★☆☆☆
実装レベル
本格構成
費用感
RAG・個別開発(大)
人間の確認
必須
現在工数
60h/月
AI導入後
16h/月
想定削減
73%
年間削減
528h
モデル条件による試算値です。実在企業の実績ではありません。

01導入前 / 導入後の業務フロー

導入前(Before)
  1. 制作担当が、作り始める前や作っている途中に、媒体担当へチャットで質問する
  2. 媒体担当が共有フォルダを開き、その媒体の入稿規定のPDFかWebページの保存を探す
  3. 枠の種類と色・形式の条件から、該当するページと表を探して読む
  4. 改定のお知らせのメールを探し、掲載の時期に新しい版が効いていないかを確かめる
  5. 規定に書かれていないことは、手元のメモを探すか、媒体社に問い合わせる
  6. 該当箇所をチャットに書き写して返す
導入後(After)
  1. 人制作担当が、質問フォームで媒体、枠、掲載開始日、質問の種類と質問の文を入れて送る
  2. 自動中継プログラムが、媒体・枠・掲載開始日から絞り込みの条件を作る
  3. 自動Agent Search(Vertex AI Search)の answer メソッドが、その媒体の入稿規定と社内の確認記録から該当箇所を探し、引用付きの回答案を返す
  4. 自動原稿の文が添えられていれば、中継プログラムが媒体の数え方で文字数を数え、規定の上限と並べる
  5. 自動中継プログラムが、回答案を `answer`(規定の原文で答えられる)/`refer`(媒体担当の確認が要る)に分ける
  6. 自動`answer` は制作担当へ返す。`refer` は媒体担当の待ち行列に入れる
  7. 人媒体担当が `refer` の質問を読み、規定を確かめるか媒体社に問い合わせて答える
  8. 人媒体担当が、媒体社に確かめた答えを確認記録に登録する(翌晩に取り込まれる)
各工程の詳しい説明を読む
  1. 制作担当が、作り始める前や作っている途中に、媒体担当へチャットで質問する
  2. 媒体担当が共有フォルダを開き、その媒体の入稿規定のPDFかWebページの保存を探す
  3. 枠の種類と色・形式の条件から、該当するページと表を探して読む
  4. 改定のお知らせのメールを探し、掲載の時期に新しい版が効いていないかを確かめる
  5. 規定に書かれていないことは、手元のメモを探すか、媒体社に問い合わせる
  6. 該当箇所をチャットに書き写して返す

(a)媒体と枠ごとに規定が分かれ、探すのに時間がかかる。 同じ新聞社でも、紙面の広告とデジタル版の広告で規定が別の文書です。交通広告は、鉄道会社ごと、さらに車両と駅で分かれます。「どの文書の何ページか」にたどり着くまでが、1件の時間の大半を占めます。

(b)答えられる媒体担当が限られる。 「この新聞の記事下は、モノクロでも網点の濃度に上限がある」「この鉄道会社は、医療機関の広告は事前に審査用の原稿が要る」。こうしたことは規定のどこかに書かれていますが、どこに書かれているかを覚えているのは長く担当している人だけです。 その人が休むと、質問への答えが半日止まります。

(c)旧い版の規定で作ってしまう。 媒体の改定は、お知らせのメールで届いたり、Webページの更新日が変わるだけだったりします。共有フォルダに新旧の版が並び、ファイル名に日付が無いものもあります。 4月から規定が変わる媒体に、5月掲載のデータを3月に作り始めたとき、どちらの版で作るべきかが分かりません。

(d)答えがチャットに流れて残らない。 媒体社に確かめた答えも、チャットで返して終わりです。同じ質問が翌月に別の案件から来ると、もう一度探します。

  1. 【人】 制作担当が、質問フォームで媒体、枠、掲載開始日、質問の種類と質問の文を入れて送る
  2. 【自動】 中継プログラムが、媒体・枠・掲載開始日から絞り込みの条件を作る
  3. 【自動】 Agent Search(Vertex AI Search)の answer メソッドが、その媒体の入稿規定と社内の確認記録から該当箇所を探し、引用付きの回答案を返す
  4. 【自動】 原稿の文が添えられていれば、中継プログラムが媒体の数え方で文字数を数え、規定の上限と並べる
  5. 【自動】 中継プログラムが、回答案を answer(規定の原文で答えられる)/refer(媒体担当の確認が要る)に分ける
  6. 【自動】 answer は制作担当へ返す。refer は媒体担当の待ち行列に入れる
  7. 【人】 媒体担当が refer の質問を読み、規定を確かめるか媒体社に問い合わせて答える
  8. 【人】 媒体担当が、媒体社に確かめた答えを確認記録に登録する(翌晩に取り込まれる)

5番目の振り分けを、規則で決めるのがこの設計の要です。 表現が審査を通るかを問う質問、掲載開始日に効く版が登録されていない質問、引用が社内の確認記録だけで規定の原文に無い質問は、必ず refer にします。 審査の可否は媒体社が決めることで、この構成では答えません。

8番目を省くと、この構成は育ちません。 媒体社に確かめた答えが記録に残らなければ、次に同じ質問が来たときも refer になり、媒体担当の手が減りません。

02今回想定するシステム構成

構成図
入稿規定(PDF・Webページの保存)  改定のお知らせ  社内の確認記録
   │  媒体・枠・版・効力の始まる日を付ける       │  媒体・枠・確かめた日
   ▼                                              ▼
Cloud Storage ── メタデータ(JSON Lines)
   ▼
Agent Search(Vertex AI Search)── データストア(レイアウト パーサー、表の注釈)
   │   media_id/placement/doc_kind/effective_from/effective_to
   ▼
質問フォーム ──【トリガー】制作担当の送信
   ▼
中継プログラム(Python、Cloud Run)
   ├──▶ 媒体・枠・掲載開始日から絞り込み
   ├──▶ answer メソッド:該当箇所の引用と回答案
   ├──▶ 原稿の文字数を媒体の数え方で数える
   └──▶ answer / refer の振り分け
   ▼
制作担当へ返信  /  媒体担当の待ち行列
役割想定する製品代替候補
検索基盤Vertex AI Search(Agent Search)の answer メソッドAzure AI Search、Amazon OpenSearch Service
生成AIGemini(answer メソッドの回答の生成に使うモデル)─
連携中継プログラム(Python。Cloud Run で動かし、フォーム・検索・待ち行列をつなぐ)Node.js で同じものを書く
集計中継プログラムの文字数の計数(媒体ごとの数え方の表から)─
保管Cloud Storage(入稿規定の版ごとの写しとメタデータ、質問の記録)─

案件管理の表と共有フォルダは、今あるものをそのまま使います。 共有フォルダの入稿規定を版ごとに Cloud Storage へ写すだけで、案件管理の表には書き込みません。 入稿そのものは、これまでどおり媒体担当と制作進行が媒体社へ行います。

検索の土台は、Agent Search(Vertex AI Search から改称中)の answer メソッドです。 公式のドキュメントでは、検索の結果から回答を作る方法で、引用を付ける設定(includeCitations、既定は無効)、回答を求めていない書き込みや敵対的な問いに答えない設定、関係の薄い内容で答えない設定(ignoreLowRelevantContent)、回答の作り方を自然文で指示する preamble があります。

入稿規定の取り込みには、レイアウト パーサーを使います。 公式では、段落・表・リスト・見出しを検出し、チャンクに上位の見出しを付ける設定(includeAncestorHeadings)があり、チャンクの大きさは100〜500トークンです。表の注釈(table annotation)を有効にすると、表とその説明が1つのチャンクに入ります。 入稿規定は「枠ごとのサイズと形式の表」が中心なので、この設定が効きます。

03どうやって実装するのか

Step1

処理の起点を決める

起点は、制作担当が質問フォームを送信したことです。 チャットで受けていた質問をフォームに寄せます。媒体、枠、掲載開始日が欠けた質問は、どの文書のどの版で答えるかが決まりません。 フォームで必須にしておけば、後段で聞き返す件数が減ります。

フォームの項目書き方使い道
媒体一覧から選ぶ絞り込み
枠媒体ごとの一覧から選ぶ(全5段、中吊り、画像など)絞り込み
掲載開始日日付版の絞り込み
質問の種類サイズ・解像度/文字数・表記/形式・容量/締切・日程/審査・表現/その他振り分けの規則
質問の文自由記述検索の質問文
原稿の文任意。タイトルや説明文の案文字数の計数

もう一つのトリガーは、入稿規定の改定です。 媒体からお知らせのメールが届いたら、媒体担当が新しい版を置き、メタデータに効力の始まる日を書きます。Webページで公開されている規定は、毎月1回、ページの更新日を見て、変わっていれば写しを保存します。 更新日だけが変わって履歴が無いページは、自社で写しを残さない限り、前の版が手元から消えます。取り込みは毎晩まとめて行います。

Step2

入力データを集める

データ中身取得元
質問の内容フォームの6項目と、質問した担当者・案件番号質問フォーム
入稿規定媒体・枠ごとのサイズ、解像度、色、形式、容量、文字数、表記の決まり、締切、審査の手順媒体から受け取ったPDF、Webページの保存
改定のお知らせ改定の内容と、効力の始まる日媒体からのメール
社内の確認記録質問の要旨、媒体社の答え、確かめた日、確かめた相手の部署媒体担当のメモから作る
文字数の数え方の表媒体ごとに、半角と全角の数え方、改行・記号の扱い入稿規定から起こしたもの

質を決めるのは、すべての文書に付ける「媒体」「枠」「効力の始まる日」です。 枠を付けずに取り込むと、同じ媒体の別の枠のサイズで答えます。効力の始まる日を付けずに取り込むと、新旧の版が同じ重さで並び、どちらが引かれるかは検索の結果しだいになります。

改定のお知らせは、規定の本文とは別の文書として取り込みます。 お知らせは規定の一部だけを書き換えるもので、本文の新しい版が届くまでは、お知らせのほうが効力のある記述です。

社内の確認記録は、1件1文書にします。 質問の要旨、媒体社の答え、確かめた日、媒体と枠を見出しで分けます。確かめた相手と日付が書かれていない古いメモは取り込みません。

Step3

データの取得方法を決める

入稿規定・お知らせ・確認記録は、1件ごとにファイルにして Cloud Storage に置きます。公式では、非構造化データは TXT・JSON・Markdown・PDF・HTML・DOCX・PPTX・XLSX・XLSM に対応し、1ファイルの上限は200MBです。メタデータは JSON Lines で、1行ごとに id、structData、content(mimeType と uri)を書きます。

{"id":"spec-lineads-20260630","structData":{"doc_kind":"spec",
 "media_id":"M-LINEADS","media_type":"digital",
 "placement":["image","video","carousel"],
 "effective_from":"2026-06-30T00:00:00Z",
 "effective_to":"9999-12-31T00:00:00Z",
 "source_url":"https://www.lycbiz.com/jp/manual/line-ads/policy_009",
 "captured_at":"2026-07-01"},
 "content":{"mimeType":"text/html","uri":"gs://media-specs/spec-lineads-20260630.html"}}
項目中身使い道
doc_kind規定/お知らせ/確認記録振り分けの規則、表示
media_id媒体の番号絞り込み
placementその文書が対象にする枠(複数)絞り込み
effective_from/effective_to効力の始まる日と、次の版の前日掲載開始日で版を選ぶ
source_url/captured_at元のページと、写しを取った日回答に版の出どころを示す

質問のたびに、中継プログラムが絞り込みの条件を作ります。 公式の構文では、文字の項目は ANY() に並べた値のどれかと完全に一致するかを見られ、日時の項目は ISO 8601 の文字列と比べられます。

media_id: ANY("M-LINEADS") AND placement: ANY("image")
AND effective_from <= "2026-11-20T00:00:00Z"
AND effective_to >= "2026-11-20T00:00:00Z"

日付は「質問した日」ではなく「掲載開始日」で入れます。 1月掲載から規定が変わる媒体に、11月に1月掲載分の質問が来たら、まだ効いていない新しい版で答えます。項目はスキーマで索引可能にしておかないと絞り込みに使えません。

Step4

AIへ渡す前に整形する

  1. 規定を枠ごとに印を付ける … 1つのPDFが複数の枠を定めている場合、placement に全部の枠を並べます
  2. 版と効力の始まる日を付ける … お知らせのメールと規定の表紙から、版ごとの効力の始まる日を書き、前の版に effective_to を書きます
  3. Webページの規定は写しを取る … ページの更新日が変わったら、その日のページをHTMLで保存し、captured_at を付けます
  4. 確認記録を整える … 媒体担当のメモから、質問と媒体社の答えを拾い、確かめた日と相手の部署を付けて1件ずつ文書にします。広告主の名前は外します
  5. 文字数の数え方の表を作る … 媒体ごとに、半角と全角を同じに数えるか、改行や記号をどう数えるかを、規定の原文から起こします
  6. 質問の文から広告主の名前を外す … 掲載前のキャンペーンの名前や商品名が入っていたら、検索の質問文から外します

2番目の作業がいちばん大事です。 新しい版を置くときに前の版の effective_to を書き忘れると、新旧の両方が同じ掲載日で引かれます。 置くときの手順に「前の版を閉じる」を入れておきます。

5番目の表は、AIに文字数を数えさせないために作ります。 「半角全角問わず」かどうかで同じ原稿の数え方が変わるので、数え方は値として持ち、プログラムが数えます。

Step5

AIに処理させる

させるのは、その媒体・その枠の入稿規定と確認記録から該当箇所を探し、版の情報を付けて引用し、回答案を書くことです。

させること中身
該当箇所を探す質問の種類に関係する記述(サイズの表、文字数、形式・容量、締切、審査の手順)
原文を引用する数値と単位を、規定に書かれたとおりに写す
版を示す引いた文書の効力の始まる日と、写しを取った日
足りない条件を挙げる規定を当てはめるために、制作担当が決めるべきこと(カラーかモノクロか、静止画か動画か)
させないこと理由
審査を通るかの判断媒体社が決める。規定の該当箇所を示すまでにとどめる
数値の換算や言い換え「pixel」を「ピクセル程度」、「半角全角問わず」を「全角」にしない
文字数を数えること媒体ごとの数え方の表でプログラムが数える
別の媒体・別の枠の規定で補う媒体と枠で数値が違う
一般的な広告の慣行で補う「一般にバナーは」と書くと、根拠の無い回答になる

4つ目の「足りない条件を挙げる」が、制作の現場にいちばん効きます。 新聞の全5段の入稿形式は、カラーとモノクロで別の表です。何を決めれば答えが1つになるかが分かれば、同じ質問を2度回さずに済みます。

answer メソッドの設定は次のようにします。

設定値理由
includeCitations有効規定と確認記録に出典を付ける(既定は無効)
ignoreLowRelevantContent有効関係の薄い記述で答えない
ignoreNonAnswerSeekingQuery有効質問でない書き込みに答えない
filter媒体、枠、掲載開始日その媒体・その枠の効力のある版だけを引く
includeGroundingSupports有効文ごとの根拠のスコアを受け取る
answerLanguageCodeja日本語で答えさせる
preamble下の指示答え方の規則を与える
Step6

指示内容を固定する

answer メソッドの preamble に、次の指示を入れます。

あなたは広告会社の媒体担当として、制作担当やデザイナーからの
入稿規定の質問に、媒体の入稿規定と社内の確認記録を根拠に
回答案を作る立場です。読むのは制作の現場の担当者です。

【前提】
検索の文の最初に、媒体、枠、掲載開始日、質問の種類が並んでいます。
検索の対象は、その媒体・その枠の、掲載開始日に効力のある
入稿規定・改定のお知らせと、社内の確認記録だけです。

【答え方】
1. 質問に関係する記述を、文書の名前と見出しを付けて、
   本文のまま引用してください。数値と単位は書き換えないでください。
2. 引用した文書の効力の始まる日を書いてください。
3. 改定のお知らせと規定の本文で記述が違うときは、両方を引用し、
   お知らせの効力の始まる日を書いてください。
4. 規定を当てはめるために、制作担当が決めるべきこと
   (カラーかモノクロか、静止画か動画かなど)があれば挙げてください。
5. 最後に、引用から読める範囲で回答案を2〜3文で書いてください。

【厳守事項】
- 検索結果に無い記述、別の媒体・別の枠の記述で答えないでください。
- 数値を換算・丸め・言い換えしないでください。
  「半角全角問わず」「pixel」「以内」などの語も原文のまま書いてください。
- 原稿の文字数を数えないでください。
- 表現が審査を通るか、掲載できるかを判断しないでください。
  審査の手順と提出の時期が書かれていれば、それだけを引用してください。
- 社内の確認記録だけが根拠のときは、そのことと確かめた日を書いてください。
- 一般的な広告の慣行や他の媒体の例で補わないでください。
- 該当する記述が見つからないときは、
  「該当する記述は見つかりませんでした。媒体担当が確認します」
  とだけ書いてください。
- 広告主の名前や商品名を書かないでください。

「数値と単位を書き換えない」を2か所に書くのは、言い換えが善意で起きるからです。 AIは読み手に分かりやすくしようとして、「1200×628pixel」を「横1200・縦628ピクセル」と書き直します。それ自体は誤りではなくても、「以内」が「まで」に、「半角全角問わず」が「全角」に変わった瞬間に誤りになります。 原文のまま写すことを、例外なく求めます。

「審査の手順と提出の時期だけを引用する」は、審査の質問を捨てないためです。 いつまでに誰へ何を出せば審査を受けられるかは、規定に書かれた事実として答えられます。 可否は refer にして媒体担当へ回します。

Step7

出力形式を固定する

answer メソッドの返り値と文字数の計数を、中継プログラムが次の形にまとめます。

{
  "question_id": "",
  "media_id": "",
  "placement": "",
  "run_date": "",
  "question_type": "size | text | format | schedule | review | other",
  "citations": [
    { "doc_kind": "spec | notice | internal", "title": "", "heading": "",
      "quote": "", "effective_from": "", "captured_at": "", "uri": "" }
  ],
  "conditions_to_decide": [],
  "text_count": { "rule": "", "fields": [ { "field": "", "count": 0, "limit": 0 } ] },
  "answer_text": "",
  "route": "answer | refer",
  "refer_reason": []
}

citations は、answer メソッドの references から取ります。公式では、citations の sources が referenceId で references を指し、references の chunkInfo に本文の断片と文書のメタデータが入ります。引用の位置(startIndex/endIndex)は UTF-8 のバイト数なので、日本語の文を文字数で切るとずれます。

text_count はAIの返り値を使わず、中継プログラムが数え方の表から作ります。limit も数え方の表に起こした値を使い、AIの回答に書かれた数値とは突き合わせて、違えば refer にします。

route は次の規則で決めます。

refer_reason立てる条件
review質問の種類が審査・表現
no_version掲載開始日に効く版が無い、または answerSkippedReasons が返った
internal_onlycitations に規定・お知らせが無く、確認記録だけ
notice_conflictお知らせと規定の本文の両方が引かれ、記述が違う
number_mismatch回答の数値と数え方の表の値が違う
weak_support根拠のスコアが低い文がある

どれにも当たらないものだけが answer です。 JSONにする理由は、この振り分けを規則で行うためです。answer_text の文章だけでは、確認記録だけが根拠か、お知らせと本文が食い違っているかを機械で判断できません。

Step8

システムへ連携する

つなぎ先方式内容
質問フォームフォームの送信を中継プログラムが受ける6項目を受け取る
Agent Searchanswer メソッド該当箇所の引用と回答案
数え方の表中継プログラムの設定として持つ原稿の文字数を数える
社内チャット質問した担当者への返信answer の回答を返す
媒体担当の待ち行列共有の一覧に1行足すrefer の質問を回す
社内の確認記録媒体担当が答えを登録翌晩に取り込む

待ち行列の1行には、質問の内容、引用された箇所、refer_reason、文字数の計数を付けます。 媒体担当は、探すところからではなく、確かめるところから始められます。

案件管理の表と媒体社の入稿の窓口には、何も送りません。 この構成が出すのは規定の該当箇所と回答案までで、入稿は人が行います。

Step9

人が確認する

人が確認するのは refer の質問です。 answer の回答は制作担当へ直接返しますが、運用を始めてから1か月は、全件を媒体担当が見てから返します。

  1. refer_reason を見る … 審査の質問か、版が無いのか、確認記録だけが根拠かを確かめます
  2. 版が無いものは、版の登録漏れを先に疑う … 共有フォルダとお知らせのメールを見て、取り込まれていない版を置きます
  3. 審査の質問は、規定の手順を確かめて媒体社に出す … 可否はこちらで決めず、媒体社の答えを待ちます
  4. 確認記録に登録する … 媒体社の答えを、確かめた日と相手の部署を付けて登録します

1か月の全件確認で見るのは、answer で返したものの中に、媒体担当が見れば refer にしたものが無いかです。 あれば、振り分けの規則が足りていません。1割を超えるなら、answer の直接の返信を始めません。

Step10

例外に対処する

起きること対応
フォームの必須項目が欠けている送信できないようにする
掲載開始日に効く版が無い絞り込みを外さず no_version で媒体担当へ。版の登録漏れを疑う
改定のお知らせが届いたが本文の新版がまだお知らせを効力の始まる日付きで取り込み、notice_conflict で両方を示す
枠の一覧に無い枠の質問媒体担当へ回し、枠の一覧に足すかを決める
回答の数値と数え方の表が違うnumber_mismatch で媒体担当へ。どちらが正しいかを原文で確かめる
質問に広告主の名前・商品名がある検索の質問文から外す
掲載期間が改定日をまたぐ掲載開始日と終了日の両方で呼び、結果を並べる
検索の呼び出しが失敗した制作担当に「受け付けました。媒体担当から返します」と返し、待ち行列へ
Step11

記録を残す

  • 質問の内容(6項目)、質問した担当者と案件番号、日時
  • answer メソッドへの要求(絞り込みの条件、preamble の版)と返り値の全文
  • 引用した文書の版(効力の始まる日、写しを取った日)
  • 文字数の計数に使った数え方の表の版と、数えた結果
  • route と refer_reason、媒体担当の確認の結果と、媒体社の答え
  • 制作担当へ返した回答と、返した日時

引用した版を残すのは、入稿で戻されたときに、改定の通知の遅れか旧い版での制作かを切り分けるためです。

04実装レベルの3段階

最小構成:3媒体の規定を手元のAIサービスに貼り、質問を1件ずつ入れる / 該当箇所を探して引用する
半自動化:上記+全媒体の規定と確認記録をデータストアに取り込み、媒体担当が検索画面で質問を入れる / 媒体・枠・掲載日で絞った検索と回答案。返信は人
本格構成:上記+質問フォームから中継プログラムが検索し、文字数を数え、`answer` は制作担当へ直接返す / 質問の受付から回答、媒体担当への切り分けまで

最小構成では件数がさばけません。 数十媒体の規定を毎回貼ることはできないので、確かめるための段階です。 半自動化で、15分が8分程度になります。 探す時間と版を確かめる時間は減りますが、媒体担当が全件を読んで返す作業が残ります。本格構成で4分になり、この段階が本記事の想定です。 差が大きいのは、answer の質問に媒体担当の手がかからなくなることです。

05工数削減シミュレーション

前提値(モデル条件)
対象人数
8 名
月間件数
240 件
1件あたり現在時間
15 分
1件あたり導入後時間
4 分
現在  240件 × 15分 ÷ 60 = 60 時間/月
導入後 240件 × 4分 ÷ 60 = 16 時間/月
月間削減時間
44h
削減率
73%
年間削減時間
528h
年間金額換算(時間単価3,500円)
185万円
モデル条件による試算であり、実際の効果は業務内容・運用方法によって異なります。

自社条件で導入効果を整理したい方へ

このユースケースを自社に当てはめた場合の前提値と削減見込みを、業務ヒアリングをもとに整理します。

AI活用について相談する

06向いている企業・向いていない企業

向いている
  1. 新聞・雑誌・交通広告・Web広告など数十の媒体に出稿し、媒体ごと・枠ごとの入稿規定をPDFやWebページで受け取っている広告会社や、広告を内製している小売・EC事業者。制作担当やデザイナーから媒体担当への「このサイズは」「何文字まで」「締切はいつ」の質問が毎月百件を超え、答えられる人が限られている場合。媒体の規定が年に何度も改定され、どの版で作ったかが後から分からなくなっている場合。
向いていない
  1. 出稿する媒体が数媒体に限られ、規定を担当者が覚えていられる場合。表現が媒体の審査を通るかどうかの判断をAIに任せたい場合(審査の可否を決めるのは媒体社で、この構成は規定の該当箇所を示すところまでです)。媒体から受け取った規定の写しを社内で保管・検索に使うことを媒体社が認めていない場合。

07最小構成で試す方法

  1. 質問の多い媒体を3つ選び、その入稿規定のいまの版と前の版を共有フォルダから集める
  2. 過去2か月のチャットから、その3媒体への質問と媒体担当の答えを20件拾う(改定の前後をまたぐ質問、審査の質問を数件入れる)
  3. 手元のAIサービスに規定を貼り、質問を1件ずつ、媒体・枠・掲載開始日を添えて入れる
  4. 第7章の指示を貼り、「原文のまま引用し、数値を言い換えず、審査の可否を書かない」と指示する
  5. 出てきた回答案を、当時の媒体担当の答えと突き合わせる
出てきた内容判断
当時の答えと同じ箇所を、同じ版から引用した検索基盤への取り込みに進む
数値を言い換えた、別の版から引用した指示で直るか試す。直らなければ数値の突き合わせと版の絞り込みを最初から作る
規定に無いことを一般論で答えた確認記録を貼り足す。媒体社に確かめた答えが残っていないなら、残すのが先

3行目が出ることは珍しくありません。 失敗ではなく、媒体担当が答えている内容のうち、どれが規定に無く担当の記憶にだけあるかが分かったということです。

08実装時につまずきやすいポイント

問題対策
旧い版の規定で答える掲載開始日で効力のある版を選ぶ。前の版の effective_to を必ず書く
数値が言い換えられる原文のまま写すよう指示し、数え方の表の値と突き合わせる
別の枠のサイズで答えるplacement で絞り込む
Webページの規定の前の版が消える更新日を毎月見て、変わったら写しを取る
お知らせが本文より後に効くお知らせを別の文書として取り込み、両方を示す
審査の可否を答えてしまう審査の質問は refer。手順と時期だけを引用させる
確認記録だけで答えて古い答えが返る確認記録だけが根拠のものは refer
項目で絞り込めないスキーマで項目を索引可能にする
引用の位置がずれる位置は UTF-8 のバイト数。文字数で切らない

上の2行が、この構成の失敗のほとんどです。 どちらも、入稿で戻されるデータを作らせる誤りです。版の選び方と数値の突き合わせを、AIの外の規則で守ります。

09セキュリティ・AIガバナンス上の注意点

この構成で扱うデータ: 媒体の入稿規定(公開のものと、取引先にだけ渡されるもの)、媒体社への確認の記録、制作の現場からの質問(掲載前のキャンペーンの名前や原稿を含みうる)です。

  1. 媒体から受け取った規定を、社内の検索に使ってよいかを確かめる … 公開されていない規定や媒体資料は、取引先に限って渡されていることがあります。写しを保管して検索に使うことを、媒体社との取り決めに照らして確かめてから取り込みます
  2. 掲載前の情報を検索に入れない … 原稿の文とキャンペーンの名前は、掲載まで広告主の秘密です。原稿は文字数の計数にだけ使い、検索の質問文と確認記録からは外します
  3. 審査の可否を答えない … 表現が掲載できるかを決めるのは媒体社です。AIの回答を審査の見込みとして広告主に伝えないよう、制作担当に周知します
  4. 確認記録から広告主の名前を外す … 別の広告主の案件の質問に、他社の名前が出ないようにします
  5. データの置き場所を確かめる … 質問の記録を外部のクラウドに置くことになります。データストアを作るリージョンと、広告主との秘密保持の取り決めを合わせて確かめてください

誤りが起きた場合のリスクは、旧い版や別の枠の規定で作ったデータが入稿で戻ることと、審査の見込みを誤って伝えることです。 前者は版と枠の絞り込みで、後者は審査の質問を必ず人に回す規則で防ぎます。

10まず何から始めるか

1週目:質問の多い媒体を決め、規定に版を付ける

過去2か月の質問を数え、質問の多い媒体を3つ選びます。その媒体の入稿規定のいまの版と前の版を集め、版ごとの効力の始まる日を付けます。

2週目:20件の質問で試す

手元のAIサービスに規定を貼り、過去の質問20件を入れます。数値を言い換えていないか、別の版から引用していないかを最優先で見ます。

3週目:確認記録と数え方の表を作る

媒体担当のメモから、媒体社に確かめた答えを20件ほど文書にします。3媒体の文字数の数え方を、規定の原文から表に起こします。

4週目:データストアを作り、媒体担当が使う

規定・お知らせ・確認記録を取り込み、媒体担当が検索画面で質問を入れて回答案を見る運用を始めます。

2か月目: 質問フォーム、文字数の計数、振り分けの規則を作り、全件を媒体担当が見てから返します。3か月目以降: answer の中に媒体担当が refer にしたものが1割未満になったら、answer の直接の返信を始め、媒体を広げます。全媒体の規定に版が付き、改定のたびに前の版を閉じる作業が手順になった時点で、この構成は完成です。


11関連ユースケース

12この仕組みを理解するための記事

13技術仕様の確認日・参考情報

技術仕様確認日:2026-10-14/最終更新:2026-10-14
確認した内容情報源確認日
Vertex AI Search が Agent Search へ改称中であること。answer メソッドが検索の結果から回答を作ること。includeCitations の既定が false であること。ignoreAdversarialQuery・ignoreNonAnswerSeekingQuery・ignoreLowRelevantContent、preamble、answerLanguageCode、検索の指定の filter。includeGroundingSupports で文ごとに 0〜1 の根拠のスコアが返ること。answerSkippedReasons。引用の startIndex/endIndex が UTF-8 のバイト単位であること。references の chunkInfoGoogle Cloud: Get answers and follow-ups2026-10-14
絞り込みの ANY() が列挙した値との完全一致を見ること、AND/OR、日時の項目を ISO 8601 の文字列と比べられること、項目を索引可能にする必要があることGoogle Cloud: Filter custom search for structured or unstructured data2026-10-14
非構造化データの対応形式と、1ファイル200MBの上限。メタデータを JSON Lines で id・structData・content(mimeType・uri)として書くことGoogle Cloud: Prepare data for ingesting2026-10-14
レイアウト パーサーが段落・表・リスト・見出しを検出すること。チャンクの大きさが100〜500トークンで、includeAncestorHeadings で見出しを付けられること。表の注釈(table annotation)を有効にすると表と説明がチャンクに入ることGoogle Cloud: Parse and chunk documents2026-10-14
LINE広告の入稿規程のページが「2026.06.30 更新」と更新日を表示し、ページ上に変更の履歴が無いこと。タイトルが「20文字以内(半角全角問わず)」、画像が「1200×628pixel」などと定められていることLINEヤフー for Business: LINE広告の入稿規程2026-10-14

入稿規定の内容と審査の可否は、各媒体社の規定と判断に従ってください。 本記事は Google Cloud の公式ドキュメントと媒体社の公開ページで確認できた範囲だけを扱っています。

実装ステータス:構成例。 公開仕様に基づいて設計した構成であり、当社で実際に構築・検証したものではありません。工数の数値はモデル条件による試算です。

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